Analysis of the burglary phenomena : problem solving unspecified temporal break and enters in the City of Burnaby
Notice bibliographique
Résumé
Crime is a complex phenomenon and environmental criminology provides a powerful conceptual framework for analyzing the criminal event.Environmental criminologists begin their study of crime by asking when and where crimes occur.Burglary is a serious crime with negative psychological, emotional, and fmancial costs to the community.Temporal data are collected by criminal justice agencies and provide fairly reliable data sets.Most temporal data collected for burglary are not based on the exact time of event occurrence; instead, the victim gives the investigator an earliest and latest potential time of occurrence.This leaves a time range or window in which the crime could have occurred.Since a large amount of police incident data on burglary is range data, discarding it would ignore the majority of incidents recorded.However, decisions on how to incorporate time ranges can yield very different perceptions of the burglary event.Recent work on this subject has produced a relatively new technique called aoristic analysis, which estimates the probability of a criminal offense occurring within a certain time span.After a discussion of aoristic analysis and other conventional approaches to the range issue, it is argued the technique is a step forward from other previous temporal analysis techniques, but has inherent limitations that prevent it from being a final solution to the time "range," "window" problem.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».